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本文提出了一种用于无人机自由空间光通信（UAV-FSO）链路的分类辅助自适应信道估计（CA-ACE）框架，该框架利用专家混合（Mixture-of-Experts）方法，根据实时信道分类动态选择单一的高能效估计器，从而将计算复杂度降低约 98.9%，并延长无人机的运行寿命。
本文提出了一种紧凑型单层四单元 MIMO 天线，该天线利用无需解耦元件的自隔离技术，在 4 GHz 和 16.6 GHz 实现双频运行，并具有高效率、强隔离和低比吸收率（SAR）特性，适用于 5G、Ku 和 K 波段应用。
本文提出了一种基于密度的拓扑优化框架，该框架利用 Gibson-Ashby 定律对宏观孔隙率进行建模，以确定各向同性材料的最优局部孔隙率分布，并证明了尽管使用了次优的各向同性均质化模型，此类多孔结构在多载荷场景下仍能表现出优于实体结构的性能。
本文提出了一种用于多租户小芯片片上网络（NoC）的语义 D2D 网关防火墙，该防火墙通过对芯片对合法性、地址所有权、协议状态和重放纪元进行全面的策略检查，有效地隔离了资源并恢复了良性延迟，同时展示了零误报/漏报率和极低的硬件开销。
本文提出了一种计算高效的三层优化框架，该框架结合了线性松弛与嵌套列与约束生成算法，旨在设计能够实现在最坏情况下的管道故障下仍能维持供水的韧性给水管网。
本研究通过结合模糊C均值聚类与灰色关联分析来选择最优温度敏感点，并利用减法聚类自适应神经模糊推理系统（SC-ANFIS）构建了一种针对多转速条件下高速电机主轴的鲁棒热误差预测模型，该模型证明了其相比于传统建模方法具有更高的精度和性能。
本文提出了一种向量广义条件强度度量（VGCIM）框架和基于 Kendall 的多元重现期理论，以解决水平与垂直地面运动的联合发生问题，并通过案例研究证明，与现有方法相比，这些方法能提供更准确的重现期匹配和更稳健的地面运动选择。
本研究通过将原始二维气相色谱-质谱数据转化为多通道图像，证明了人类气味身份验证的可行性，在采用多视图表示法的情况下实现了 92.8% 的 AUROC，并强调了该方法在应对跨会话泛化挑战的同时，在非合作场景中的应用潜力。
本研究表明，针对本科生滴定实验任务的 AI 辅助视频分析揭示了尽管总体的实践评分相等，但在特定能力领域仍存在显著差异，这凸显了在 STEM 评估中需要基于证据的细粒度诊断剖面，而非传统的综合成绩。
本研究通过开发首个包含1,129栋校舍的全面清单，并利用该清单通过两种历史地震情景评估地震风险，旨在解决北马其顿缺乏全国性暴露模型的问题，从而为基于证据的加固规划和应急准备提供关键框架。